Application of the Andersen’s health care utilization framework to secondary complications of spinal cord injury: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this scoping review was to identify research priority areas related to secondary complications and associated health care use for individuals with spinal cord injury (SCI). DATA SOURCES: Peer-reviewed journals were identified using CINAHL, MEDLINE, PubMed, Embase, Social Sciences Abstracts, Social Works Abstract and PsycInfo search engines. Key references were hand searched. STUDY SELECTION: A total of 289 abstracts were identified from the initial search strategy. We removed studies that did not measure health care and those that did not involve analytical investigation. DATA EXTRACTION: The selected 31 studies were reviewed in detail using a coding template based on the domains and sub-components of the Andersen model (i.e. environmental, population characteristics, health behavior and outcome). RESULTS: Most studies measured predisposing characteristics (e.g., age, gender) and need characteristics (e.g., level of injury). There was a notable absence of environmental characteristics (e.g., health system, neighborhood variables), enabling characteristics and health behaviors (beyond diet and nutrition). CONCLUSIONS: We identified a gap in the SCI literature. Future research should focus on longitudinal study designs with more representation of non-traumatic spinal cord injury, as well as utilizing more advanced statistical analyses (i.e., multivariate level) to adjust for confounding variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».